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EWC Weather Consult GmbH |

EWC prognostiziert EinsMan-Abregelungen von morgen

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Karlsruhe, 22.06.2017. Nach erfolgreicher Produkteinführung des EinsMan-Monitors liefert der Wetterdienstleister EWC Weather Consult GmbH ab sofort auch Prognosen der EinsMan-Mengen an Direktvermarkter, Händler und Netzbetreiber. Diese erhalten erstmals zeitnahe Informationen über strompreisrelevante Abregelungen Erneuerbarer Energien gebündelt aus einer Hand. Während der EinsMan-Monitor Daten zu aktuellen und vergangenen Abregelungen liefert, informiert die EinsMan-Prognose darüber, wann und wie viel Erneuerbare Energien in den kommenden Stunden (Intraday) oder am morgigen Tag (Day-ahead) in Deutschland abgeregelt werden.



Den Mehrwert der Produkte sieht Dr. Constantin Junk, Produktentwickler und EinsMan-Experte bei EWC, in den genauen und zeitnahen Informationen zu EinsMan-Abregelungen. Diese erlauben ein rechtzeitiges Agieren auf Strompreisentwicklungen, die unmittelbar mit EinsMan-Maßnahmen in Verbindung stehen. „Unsere Untersuchungen beim EinsMan-Monitor haben gezeigt, dass mehr als 80% aller Einspeisemanagement-Events größer 1 GW in Deutschland bereits innerhalb von 30 Minuten zur Verfügung stehen. Für Day-Ahead Vorhersagehorizonte weist die EWC EinsMan-Prognose eine positive Korrelation mit dem EWC EinsMan-Monitor von über 90% auf“, so Dr. Junk. Die Erfindung, die die Grundlage der EWC Produkte bildet, ist von EWC als Gebrauchsmuster (DE 20 2017 100 343.4) geschützt und zum Patent (DE 10 2017 101 265.7) angemeldet.

Die positive Resonanz auf die ersten verifizierten Testdatensätze spricht dafür, dass dieser Mehrwert auch von potenziellen Kunden wahrgenommen wird, ist Dr. Junk überzeugt. Die Daten von EWC unterstützen Direktvermarkter beim Minimieren der Ausgleichsenergiekosten, Händler beim Antizipieren von Strompreisveränderungen im SPOT-Markt und Netzbetreiber beim Optimieren ihrer Meldung an die Bundesnetzagentur.

Verifizierte historische Datensätze zu EinsMan-Abregelungen werden individuell auf Anfrage geliefert oder sind über die intuitive Online-Plattform „Wetter Cockpit“ eigenständig abrufbar.

Interessenten können EWC zu einem kostenlosen Testzugang über energy@weather.consult.com kontaktieren. Zudem bietet das Unternehmen bis zum 15.09.2017 einen Frühbucherrabatt in Höhe von 25% an. Weitere Informationen zu den EinsMan-Lösungen und zum umfangreichen Produktsortiment für die Energiewirtschaft sind auf der Webpage www.weather-consult.com zu finden.

Kontakt für weitere Informationen:

Internet / Download von Pressetexten: www.weather-consult.com

 

EWC Weather Consult GmbH

Mira Steinmetz
Manager Marketing Services

Schönfeldstr. 8
D-76131 Karlsruhe
Tel.: +49(0)721/66323-0
E-Mail: info@weather-consult.com



Web: http://www.weather-consult.com


Für den Inhalt der Pressemitteilung ist der Einsteller, Frau Mira Steinmetz (Tel.: +49(0)721/66323-0), verantwortlich.


Keywords: Einspeisemanagement, Einsman, Energiewirtschaft, Erneuerbare Energien, Strompreisrelevante Abregelungen, Prognosedaten, EWC

Pressemitteilungstext: 272 Wörter, 2665 Zeichen. Als Spam melden

Unternehmensprofil: EWC Weather Consult GmbH

Maschinelle Lernverfahren machen Windkraftprojekte sicherer

Karlsruhe/Stuttgart 28.11.2013. Um festzustellen, ob sich ein Standort für ein Windkraftprojekt eignet, brauchen Investoren, Projektierer und Anlagenbetreiber ein Gutachten. Dabei müssen sie allerdings Unsicherheiten aus Meteorologie und Technologie in Kauf nehmen – was sich wiederum direkt auf die Finanzierung der Projekte durch die beteiligten Banken auswirkt. Neue Wege, um solche Risiken zu minimieren, geht der Karlsruher Wetterdienstleister EWC. In Kooperation mit dem Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) wurde eine neuartige Methode des Langzeitbezugs von Windmessungen (MCP) für Windkraftstandorte entwickelt, die wetter- und technologiebedingte Unsicherheiten gegenüber den herkömmlichen Verfahren deutlich reduziert.

Auf tiefen neuronalen Netzen aufbauend, ermöglicht dieses Verfahren der süddeutschen Projektpartner nicht-lineare Korrekturen der langen Zeitreihen, die die Korrelation, also die zeitliche Übereinstimmung, zur Messung verbessert. Das Ergebnis basiert auf aktuellen Messwerten vor Ort und liefert eine 34 Jahre umfassende, stündliche Windzeitreihe für die projektierte Windkraftanlage bzw. den Messstandort.
Bei der detaillierten Evaluation des maschinellen Lernverfahrens zeigt sich eine deutliche Überlegenheit gegenüber herkömmlichen Methoden.
So ist die Häufigkeitsverteilung der Windgeschwindigkeit sowie die Korrelation zwischen Messung und Langzeitdaten optimiert und weist in allen betrachteten Fällen wesentlich geringere Fehler in der Ertragsabschätzung auf als zum Beispiel bei klassischen Verfahren mit linearen Regressionen oder der Matrix-Methode. Bei der Untersuchung stellte sich heraus, dass schon bei einer Messdauer von neun Monaten das vorgestellte Verfahren der süddeutschen Forscher und Dienstleister das Qualitätsniveau der klassischen Methoden erreicht. Bei längeren Beobachtungszeitreihen kommt die ganze Stärke des Verfahrens zum Tragen: Selbst an komplexen Standorten lassen sich bisherige Fehler um bis zu 50 Prozent reduzieren, sobald die Messdauer 12 Monate erreicht.
Neben der Messdauer spielt auch die Verfügbarkeit der Langzeitdaten eine große Rolle. Die Zeitreihen basieren auf MERRA-Reanalyse-Daten, für die EWC aus 3D-Daten individuelle Windprofile mittels verifizierter Downscaling-Verfahren berechnet. Ein weiterer Vorteil: Die letztmonatlich fehlenden Reanalysen werden durch Daten anderer Wettermodelle ersetzt. Ein Bezug zu aktuellen Messdaten von "gestern" ist somit immer gegeben.

„Mit Hilfe der selbstoptimierenden neuronalen Netze können wir den systematischen Fehler (BIAS) und den Verteilungsfehler so stark minimieren, dass die Korrelation der Langzeitreihe der Winddaten auf stündlicher Basis extrem hoch ist.


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